Добавлена поддержка ЭЧ/Ech (ex-Escapechan) и Ежчана (ejchan.net, ejchan.site). Набегаем, тестируем архивацию, сообщаем о замеченных проблемах.
К сожалению, значительная часть сохранённых до 2024 г. изображений и видео была потеряна (подробности случившегося). Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Сохранен
598
2024-06-07 10:45:48
Сохранен
598
2025-03-01 13:12:07
Сохранен
598
2024-07-16 09:22:56
Сохранен
598
Сап, Б. Весной пойду в армию, косить разве что по дурке, а это крест на всю жизнь. АГС - хуйня, это — Сап, Б. Весной пойду в армию, косить разве что по дурке, а это крест на всю жизнь. АГС - хуйня, это я выяснил из прошлых тредов (и на неё я опоздал). Вариантов нет, в общем. Чем там в армии занимаются в перерывах между дрочиловом кантиков и походами за сигами в чипок для старослужащих? Я могу взять с собой электронную книгу? Я могу взять с собой бумажные книги? Чего в армии больше всего хочется из информации? Что-то актуальное, или пойдет и философия древних мыслителей? Какая там степень свободы? Вот я сдал положенные нормативы, выдраил полы, еще пару сайдквестов - и всё, я могу гулять по территории части или тыриться в библиотеке? Если я буду четко выполнять приказы, не выебываться, не чуханить, не тупить и не хранить ценные вещи в тумбочке - для меня служба пройдет относительно тихо и спокойно? Можно как-то протерпеть без стрессняка? Имеет ли смысл готовиться сейчас, или перед смертью не надышишься? Под подготовкой я подразумеваю начать заниматься спортом, учить устав и идти сдавать на права, чтобы иметь призрачную перспективу возить жопу командира части, оставаясь у него под крылом. Я понимаю, что для маминой корзинки такое невозможно, но что там насчет схемок-темок? Актуально в 2к24 сливать соляру и торговать казенными сапогами? Как занять наиболее выгодное положение в армейской иерархии? Нужно ли устанавливать свои порядки, бычить, показывать всем, что ты не пальцем деланый крепкий орешек? Все зависит от части? Чем ближе часть к МСК - тем лучше, или наоборот будут ебать плановыми проверками и не дадут расслабиться? Армия - правда школа жизни? Я либо сломаюсь, либо закалюсь и перестану, наконец, быть трясунчиком?
2024-02-19 20:10:41
Сохранен
598
ПЕРЕКАТ ПИТНАЦЦОТЬ ???? Начало >>299029496 >>299033458 >>299035842 >>299038536 — ПЕРЕКАТ ПИТНАЦЦОТЬ ???? Начало >>299029496 >>299033458 >>299035842 >>299038536 >>299041107 >>299043301 >>299045760 >>299048742 >>299051592 >>299054518 >>299057537 >>299062057 >>299065153 >>299075176 (OP) >>299080593 (OP) ЕБЁМ ЖИРНОБЛЯДЬ И ПРИКРЫВАЮЩЕГО ЕЁ МОНОПОЛИСТА Котику купили билет, чтобы он спокойно доехал от Екатеринбурга до Тихвина в сопровождении пожилого человека, который уснул в купе. Кот по какой-то причине выбрался из переноски. Проводница РЖД знала, что у ней едет кот, но цинично выбросила его на мороз в Кирове. Котик целую неделю ждал около железной дороги на морозе, что его заберут. Его нашли мёртвым. ФПК/РЖД лепит клоунские отмазки, что проводница действовала по инструкции. Пиздёж. Таких инструкций нет. РЖД несет ответственность за груз и пассажиров во время следования 796 ГК РФ. РЖД судорожно нагоняют ботов, чтобы вайпать народный гнев. Не тратим время на РЖДлахту. Нашли ту самую проводницу ФИРМЕННОГО поезда «Демидовский экспресс» Что известно: ТАТЬЯНА ВИКТОРОВНА ТРИФОНОВА (АРЕФЬЕВА) 1. вагон №13 поезд №71 11 января Станция КИРОВ 2. бурматина выложило фото 3. нашёлся вк https://vk.com/id523197407 и ещё нашлось https://vk.com/id132013769 https://ok.ru/profile/572129139977 https://ok.ru/profile/593414660121 Вот ссылки на её контакты которые удалось добыть: https://свояк.рф/profile/588121857561 https://7likes.ru/lyubov-ryazanova/439747554385 https://vk.com/id165548745 https://vk.com/ekatpass - группа проводников ебурга, ее коллеги Оф. страница РЖД https://vk.com/rzd_official День рождения: 23 ноября 1966 г. Семейное положение: в активном поиске Город: Самара Родной город: БОЛЬШАЯ ЧЕСНОКОВКА Моб. телефон: 89879169397 Для долбоёбов, пояснительное: 1. Кот ехал пассажиром по билету 2. проводнику платят зарплату за сервис, а не за выкидывание пассажиров на мороз 3. тем более со смертельным исходом 4. Инструкции, обязывающей проводника выкинуть животное с билетом НЕ СУЩЕСТВУЕТ ФПК нагло пиздит https://orgperevozok.ru/pass/instrukciya-provodnika-passazhirskogo-vagona.html 5. На всех фирменных поездах внутри вагона установлены камеры. ФПК пиздит, что проводница обошла все купе, спрашивая чей кот. Записи с камер, доказывающих это, нет 6. Если бы кота выкинул хозяин или он сбежал сам, никаких вопросов к проводнице не было бы У нас налицо циничное убийство и наглое попытка уйти от ответственности Анон любит котиков? НАС УЖЕ БОЛЬШЕ 200 ТЫСЯЧ! СЕГОДНЯ КОТИКИ — ЗАВТРА ТЫ!
2024-01-21 10:37:28
Сохранен
598
2024-01-22 21:25:17
Сохранен
598
Нахуя ебать зумерш? У вас реально дымит на тянок младше 20лвл? Мне 22 и я не воспринимаю девушек мла — Нахуя ебать зумерш? У вас реально дымит на тянок младше 20лвл? Мне 22 и я не воспринимаю девушек младше 20 в качестве половых партнёров. Ну типа красивые, да, но ебать их это фу блять. Я пару раз ебал зумерш, когда сам был пиздюком, но тогда это было нормально, мы с ними были примерно одного возраста. Но сейчас я даже представить не могу себя с 16-17 летней тянкой, хуета какая-то. Во-первых, у них тело полностью ещё не сформировано, сиськи не такие большие если они вообще есть; опыта недостаточно, чтобы нормально скакать сверху или чтобы ахуенно сосать; да и в целом, они какие-то... тупые что-ли... Лол, тут ещё есть индивидуумы, которые утверждают, что после 25 бабы не ликвид. Да вы ёбнутые шизо-инцелы, вот что я скажу. Лучше ебать бабу с опытом, с ахуенным сочным телом, чем щекастую кругломордою дурёху без сисек.
2024-01-16 10:36:09
Сохранен
598
Смотрю сейчас квартиры в своей провинции, 600к человек жителей. Приличная однушки ~30 кв. м(конура д — Смотрю сейчас квартиры в своей провинции, 600к человек жителей. Приличная однушки ~30 кв. м(конура для псины по сути) стоит ~6.500.000 рублей. Ипотека от Сбера 18,7%, но если изъджингл белзся, то можно получить 17,1%, похуй, будем считать по минимальному проценту - 17,1%. Допустим вы ещё изъебались и накопили 700.000 рублей на первый взнос, это практически минимум, и вам дали ипотека. Ипотека будет 30 лет, чтобы всё выплатить. Ежемесячный платеж - 84.235 рублей, необходимый доход - 108.108 рублей, сумма кредита - 5.800.000 рублей. В итоге, квартира-конура 30 кв. м. за 6.500.000 рублей вам обойдётся с процентами в 30.324.600 рублей. Средняя зарплата по городу, которая считается нормальной -- 25.000 - 30.000 рублей в месяц. Если кого-то шокировал и расстроил под Новый Год, то простите. Сам в ахуе, но просто решил посчитать.
2023-12-31 05:37:08
Сохранен
598
ЛЕНА РЕЙФ ТРЕНД #2 Мать двух личинок снимается в порно, причём в жестком, при этом на ютабах затир — ЛЕНА РЕЙФ ТРЕНД #2 Мать двух личинок снимается в порно, причём в жестком, при этом на ютабах затирает про традиций и прочую очень важную хуйню. Её родные знают про это, но вот её аудитория, которая состоит из тупых пёзд, не в курсе её второй жизни и ей очень важно чтобы об этом не узнали, она даже ролик с ютуба удалила где видны её татушки по которым можно легко определить что она и есть Lena Reif. Lena Reif (Бугаенко Анастасия Петровна) — родилась 15 апреля 2000 года в городе Новоуральск Свердловской области. Ютуб: https://www.youtube.com/@Nastyahorsemom Вк: https://vk.com/nastyshorsemom Её вк: https://m.vk.com/lunaakita Её ок (Last visit: 19 Dec 2013): https://ok.ru/profile/559793347011 https://m.vk.com/lena_reif группа про нее. https://m.vk.com/wall-158191960_37035 пост про нее. https://www.pornteengirl.com/model/lena-reif.html https://pornolab.net/forum/viewtopic.php?t=2493198 Какой-то хуй, кажется бывший парень, тоже вкурсе. https://vk.com/id395871407 Прошлый https://2ch.hk/b/res/298037019.html#298042464 Старые тренды про неё: https://2ch.hk/b/arch/2018-11-04/res/185943191.html https://m2ch.hk/gg/res/722783.html https://2ch.hk/b/arch/2018-10-18/res/184872307.html https://www.yaplakal.com/forum13/st/150/topic1940939.html
2023-12-30 17:44:22
Сохранен
598
2023-11-17 15:03:35
Сохранен
598
Stable Diffusion технотред #13 /tech/ — ИТТ делимся советами, лайфхаками, наблюдениями, результатами обучения, обсуждаем внутреннее устройство диффузионных моделей, собираем датасеты, решаем проблемы и экспериментируем Тред общенаправленныей, тренировка дедов, лупоглазых и фуррей приветствуются Предыдущий тред: >>478081 (OP) ➤ Софт для обучения https://github.com/kohya-ss/sd-scripts Набор скриптов для тренировки, используется под капотом в большей части готовых GUI и прочих скриптах. Для удобства запуска можно использовать дополнительные скрипты в целях передачи параметров, например: https://rentry.org/simple_kohya_ss ➤ GUI-обёртки для kohya-ss https://github.com/bmaltais/kohya_ss https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts https://github.com/anon-1337/LoRA-train-GUI ➤ Обучение SDXL Если вы используете скрипты https://github.com/kohya-ss/sd-scripts напрямую, то, для обучения SDXL, вам необходимо переключиться на ветку "sdxl" и обновить зависимости. Эта операция может привести к проблемам совместимости, так что, желательно, делать отдельную установку для обучения SDXL и использовать отдельную venv-среду. Скрипты для тренировки SDXL имеют в имени файла префикс sdxl_. Подробнее про обучение SDXL через kohya-ss можно почитать тут: https://github.com/kohya-ss/sd-scripts/tree/sdxl#about-sdxl-training Для GUI https://github.com/bmaltais/kohya_ss и https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts/tree/SDXL так же вышли обновления, позволяющее делать файнтьюны для SDXL. Кроме полноценного файнтьюна и обучения лор, для bmaltais/kohya_ss так же доступны пресеты для обучения LoRA/LoHa/LoKr, в том числе и для SDXL, требующие больше VRAM. Всё пока сырое и имеет проблемы с совместимостью, только для самых нетерпеливых. Требования к системе для обучения SDXL выше, чем для обучения SD 1.x. ➤ Гайды по обучению Существующую модель можно обучить симулировать определенный стиль или рисовать конкретного персонажа. ✱ Текстуальная инверсия (Textual inversion) может подойти, если сеть уже умеет рисовать что-то похожее: https://rentry.org/textard (англ.) ✱ Гиперсеть (Hypernetwork) может подойти, если она этого делать не умеет; позволяет добавить более существенные изменения в существующую модель, но тренируется медленнее: https://rentry.org/hypernetwork4dumdums (англ.) ✱ Dreambooth – выбор 24 Гб VRAM-бояр. Выдаёт отличные результаты. Генерирует полноразмерные модели: https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide (англ.) ✱ LoRA – "легковесный Dreambooth" – подойдет для любых задач. Отличается малыми требованиями к VRAM (6 Гб+) и быстрым обучением: https://rentry.org/2chAI_easy_LORA_guide - гайд по подготовке датасета и обучению LoRA для неофитов https://rentry.org/2chAI_hard_LoRA_guide - ещё один гайд по использованию и обучению LoRA https://rentry.org/59xed3 - более углубленный гайд по лорам, содержит много инфы для уже разбирающихся (англ.) ✱ LyCORIS (Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion) - это проект по созданию алгоритма для более эффективного дообучения SD. Ранее носил название LoCon. В настоящий момент включает в себя алгоритмы LoCon, LoHa, LoKr и DyLoRA: https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS ✱ LoCon (LoRA for Convolution layer) - тренирует дополнительные слои в UNet. Теоретически должен давать лучший результат тренировки по сравнению с LoRA, меньше вероятность перетренировки и большая вариативность при генерации. Тренируется примерно в два раза медленнее чистой LoRA, требует меньший параметр network_dim, поэтому размер выходного файла меньше. ✱ LoHa (LoRA with Hadamard Product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Адамара. Теоретически должен давать лучший результат при тренировках с датасетом в котором будет и персонаж и стилистика одновременно. ✱ LoKr (LoRA with Kronecker product representation) - тренировка с использованием алгоритма произведения Кронекера. Алгоритм довольно чувствителен к learning_rate, так что требуется его тонкая подгонка. Из плюсов - очень маленький размер выходного файла (auto factor: 900~2500KB), из минусов - слабая переносимость между моделями. ✱ DyLoRA (Dynamic Search-Free LoRA) - по сути та же LoRA, только теперь в выходном файле размер ранга (network_dim) не фиксирован максимальным, а может принимать кратные промежуточные значения. После обучения на выходе будет один многоранговый файл модели, который можно разбить на отдельные одноранговые. Количество рангов указывается параметром --network_args "unit=x", т.е. допустим если network_dim=128, network_args "unit=4", то в выходном файле будут ранги 32,64,96,128. По заявлению разработчиков алгоритма, обучение одного многорангового файла в 4-7 раз быстрее, чем учить их по отдельности. ✱ Text-to-image fine-tuning для Nvidia A100/Tesla V100-бояр: https://keras.io/examples/generative/finetune_stable_diffusion (англ.) Не забываем про золотое правило GIGO ("Garbage in, garbage out"): какой датасет, такой и результат. ➤ Тренировка YOLO-моделей для ADetailer YOLO-модели (You Only Look Once) могут быть обучены для поиска определённых объектов на изображении. В паре с ADetailer они могут быть использованы для автоматического инпеинта по найденной области. Гайд: https://civitai.com/articles/1224/training-a-custom-adetailer-model Тулза для датасета: https://github.com/vietanhdev/anylabeling Больше про параметры: https://docs.ultralytics.com/modes/train ➤ Гугл колабы ﹡Текстуальная инверсия: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/sd_textual_inversion_training.ipynb ﹡Dreambooth: https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb ﹡LoRA [1] https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/kohya-trainer.ipynb ﹡LoRA [2] https://colab.research.google.com/drive/1bFX0pZczeApeFadrz1AdOb5TDdet2U0Z ➤ Полезное Гайд по фиксу сломанных моделей: https://rentry.org/clipfix (англ.) Расширение WebUI для проверки "сломаных" тензоров модели: https://github.com/iiiytn1k/sd-webui-check-tensors Гайд по блок мерджингу: https://rentry.org/BlockMergeExplained (англ.) Гайд по ControlNet: https://stable-diffusion-art.com/controlnet (англ.) Гайды по апскейлу от анонов: https://rentry.org/SD_upscale https://rentry.org/sd__upscale https://rentry.org/2ch_nai_guide#апскейл https://rentry.org/UpscaleByControl Ручная сборка и установка последней версии xformers и torch в venv автоматика: Windows: https://rentry.org/sd_performance Linux: https://rentry.org/SD_torch2_linux_guide Подборка мокрописек от анона: https://rentry.org/te3oh Группы тегов для бур: https://danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups (англ.) Коллекция лор от анонов: https://rentry.org/2chAI_LoRA Гайды, эмбеды, хайпернетворки, лоры с форча: https://rentry.org/sdgoldmine https://rentry.org/sdg-link https://rentry.org/hdgfaq https://rentry.org/hdglorarepo https://gitgud.io/gayshit/makesomefuckingporn Шапка: https://rentry.org/catb8 Прошлые треды: №1 https://arhivach.top/thread/859827/ №2 https://arhivach.top/thread/860317/ №3 https://arhivach.top/thread/861387/ №4 https://arhivach.top/thread/863252/ №5 https://arhivach.top/thread/863834/ №6 https://arhivach.top/thread/864377/ №7 https://arhivach.top/thread/868143/ №8 https://arhivach.top/thread/873010/ №9 https://arhivach.top/thread/878287/ №10 https://arhivach.top/thread/893334/ №11 https://arhivach.top/thread/908751/ №12 https://arhivach.top/thread/927830/
2024-03-15 20:41:40
Сохранен
598
2023-09-15 12:26:53
Сохранен
598
2023-09-10 18:53:05
Сохранен
598
2023-08-18 19:38:02
Сохранен
598
2023-07-31 05:16:52
Сохранен
598
2023-11-13 21:19:05
Сохранен
598
2023-07-10 17:44:24
Сохранен
598
2023-06-21 20:47:53
Сохранен
598
2023-06-20 20:45:44
Сохранен
598
2023-10-23 06:26:23
Сохранен
598
2023-05-28 18:05:15
Сохранен
598
2023-05-28 13:36:17
Сохранен
598
Разгона DDR2 тред retro /retro/ — Суп, аноны. Повесть о том, как я из старичка последнее выжимал Имелась у меня платформа на 775 сокете а именно на материнке Asus P5QL SE. Вставил туда Xeon E5450, повезло, попался со степпингом ядра Е0. Видеокарту подкинул RX 590, первое что на руках тогда было, да и в неё упора явно не было бы. Всё упёрлось в оперативку, которой было к сожалению 4 гига двумя планками. Спустя энное количество ебли по разгону, таки выжал 3,8 ГГц на процессоре, и что-то очень близкое к гигагерцу по памяти. На процессор пришлось выставить 1,45 вольтаж, и даже так он не грелся выше 67 (очень редко 68) под дешманским Гамаксом 300. Планки памяти были двухранговые, самсунговские. Сейчас точную модель не припомню, дело больше трёх лет тому было. Но вот планку в 1000 мегагерц так покорить и не удалось, как я понимаю по вине самих планок. Коллеги, что скажете о ваших рекордах по разгону DDR2? К слову врм совсем не грелся, хотя и удивительно. Сама материнка на пикриле. И не кидайте тапком, если неправильно шапку оформил, впервые тег и тему прописываю
2024-09-16 14:59:12
Сохранен
598
2023-10-10 19:53:06
Сохранен
598
2023-04-10 15:52:51